서로 다른 영향

Disparate impact

미국 노동법의 이질적 영향이란 고용주나 집주인에 의해 적용되는 규칙이 공식적으로 중립적이더라도 다른 집단보다 더 보호되는 특성을 가진 한 집단에게 악영향을 미치는 고용, 주택 및 기타 영역의 관행을 말한다.보호계급은 법령에 따라 다르지만, 대부분의 연방 민권법은 인종, 피부색, 종교, 국가 출신, 성별을 보호 특성으로 하여 보호하고 있으며, 일부 법률에는 장애 상태 및 기타 특성도 포함되어 있습니다.

1964년 민권법 제7조의 위반은 고용 관행 또는 정책이 피보호계급의 [1]비회원들에 비해 피보호계급의 구성원들에게 불균형적으로 불리한 영향을 미친다는 것을 보여줌으로써 입증될 수 있다.따라서, Title VII의 이질적인 영향 이론은 고용주가 "보호계급 구성원에게 부당한 악영향을 미치는 표면적으로 중립적인 고용 관행을 사용하는 것"을 금지한다.표면적으로 중립적인 고용 관행은 겉으로 보기에 차별적인 것처럼 보이지 않고 오히려 적용이나 [2]효과 면에서 차별적인 것이다."이질적인 영향이 있는 경우에는 피고 고용주가 해당 [3]업무의 요건과 명백한 관계가 있음을 증명하지 않는 한 고의적인 차별을 보일 필요 없이 원고가 승소할 수 있다.이것이 '비즈니스 필연성'[1] 방어입니다.

Title VII 이외에도 1967년의 [4]고용 연령 차별법 등 다른 연방법에도 이질적인 영향 규정이 있다.1964년 민권법 제6호와 같은 일부 민권법에는 사적 [5]행동권을 창출하는 상이한 영향 조항이 포함되어 있지 않지만, 연방정부는 여전히 이러한 [6]법 하에서 상이한 영향 주장을 추구할 수 있다.미국 대법원은 1968년의 공정 주택법이 이질적인 [7]영향에 대한 소송의 원인을 만든다고 판결했다.

이질적인 영향은 이질적인 처리와 대조됩니다.이질적인 영향은 의도를 나타낼 필요가 없는 반면, 이질적인 처리는 인종이나 다른 보호되는 특성에 따라 사람들을 다르게 대하기 위한 의도적인 결정이다.

악영향

이질적인 영향은 제7권 하에서 법적 책임 이론이지만, 불리한 영향은 제7권이 보호하는 계층에 대한 고용관행이 미치는 영향을 측정하는 원칙의 한 요소이다.「종업원 선발 절차 통일 가이드 라인」에서는, 「종족, 성별, 또는 민족 집단의 [8][9]멤버에게 불리하게 작용하는 채용, 승진, 또는 그 외의 고용 결정의 실질적으로 다른 비율」로 악영향을 정의하고 있다."실질적으로 다른" 비율은 일반적으로 80% 규칙, 통계적 유의성 테스트 및/또는 실제 유의성 테스트를 사용하여 정부 집행 또는 제7권 소송 환경에서 정의된다.부정적인 영향은 종종 다른 영향 또는 부정적인 영향에 대한 미국 대법원의 판결에서 만들어진 법적 용어인 "비교적 영향"과 혼동될 수 있다: Griggs v. Duke Power Co., 1971.악영향은 다수 집단의 개인이 소수 집단보다 우선한다는 것을 의미하지 않는다.그러나 악영향을 끼친다는 것은 채용 과정에서 차별이 발생할 가능성이 있다는 것을 의미하며 [10]조사가 필요할 수 있다.

80%의 규칙

이 80% 테스트는 1971년 캘리포니아 주 공정고용실천위원회(FEPC)가 조직한 32명의 전문가 패널(테스트에 관한 기술자문위원회(TACT))에 의해 처음 구성되었으며, 1972년 10월 직원 선발 절차에 관한 캘리포니아 주 지침을 발표했다.이는 부정적인 영향의 맥락에서 80% 테스트를 나열한 첫 공식 정부 문서였으며, 나중에 미국 고용 기회 균등 위원회(EOC), 노동부 및 법무부가 [11]시행 VII에서 사용한 문서인 1978년 직원 선택 절차에 관한 통일 지침서에 성문화되었다.

원래 직원 선발 절차에 관한 통일 지침에서는 기업의 선발 시스템이 소수 집단에 "역영향"을 미치고 있다고 판단하기 위한 단순한 "80%" 규칙을 제공했습니다.그 규칙은 입사 지원자의 채용 비율을 기준으로 했다.예를 들어 XYZ사가 남성 지원자의 50%를 남성 지원자로 채용하고 여성 지원자의 20%만 채용했다면 차별 문제가 있는지 여부를 판단하기 위해 이 두 고용률의 비율을 볼 수 있다.20:50의 비율은 여성 지원자의 채용률이 남성 지원자의 40%에 불과하다는 것을 의미한다.즉, 20을 50으로 나누면 40퍼센트에 해당하는 0.40이 됩니다.40퍼센트는 고용률에서 허용 가능한 차이로 임의로 설정된 80퍼센트보다 훨씬 낮은 것이다.따라서, 이 예에서는, XYZ사가, 여성을 채용하는 비율보다 훨씬 높은 비율로 남성을 채용하는 정당한 이유가 있는 것을 증명하도록 요구되었을 가능성이 있다.1980년대 이후, 미국 법원은 80% 규칙의 자의성에 의문을 제기하여, 이 규칙이 처음 발행되었을 때보다 덜 중요해졌다.미국 평등고용기회위원회(Equal Employment Opportunities Commission)의 2007년 메모에 따르면 특정 그룹의 기업의 고용률과 단순히 무작위로 [12]사람을 뽑을 경우 발생하는 비율을 비교하는 것이 보다 방어 가능한 기준이 될 수 있다.다시 말해, 만약 기업의 선발 시스템이 여성이나 흑인 같은 특정 집단의 구성원이 일자리를 얻는 것을 통계적으로 어렵게 만들었다면, 이것은 선발 제도가 체계적으로 그 사회 집단의 구성원을 걸러내고 있다는 증거로 볼 수 있다.

고도의 테스트

실제 중요도의 불리한 영향력에 대한 개념 먼저 통일 Guidelines,[13]의"선발률에 더 작은 차이 그럼에도 불구하고 그들이 동시에 실용적인 통계 측면에서 중요한 것은 역효과를 조성을지도 모른다..."여러 연방 법정 사례 실용적인 signific 적용된 가지고 있다는 것을 말하섹션 4D에 의해 소개되었다.ance결과의 "적합성" 또는 "적합성"을 평가하기 위한 부작용 분석에 대한 테스트.이는 일반적으로 초점 그룹 구성원 선택 상태를 "실패"에서 "합격"으로 가정한 후 통계적 유의성 테스트에 대한 변경을 평가함으로써 이루어진다(예: Contreras v. City of Los Angeles(656 F.2d 1267, 제9회 Cir. 1981), 미국 대 버지니아 주 연방(U.S. Cironwealth of Virginia, 13002) 참조).권한(948 F.2d 1370, 1376, 2d Cir. 1991).

의도하지 않은 차별

이러한 형태의 차별은 고용주가 차별을 할 의도가 없는 경우에 발생한다.반대로, 특정 그룹의 구성원의 고용 성과에 상당한 차이를 가져오고 성공적인 업무 성과와 관련이 없음에도 불구하고 모든 사람에게 동일한 기준이나 절차가 적용될 때 발생한다.주의할 점은 이질적인 영향 자체는 [14]불법이 아니라는 점입니다.이질적인 영향은 고용주가 악영향을 미치는 고용관행을 '해당 직책과 관련된 일'로 정당화하지 못하는 경우에만 불법이 되기 때문이다(일명 '업무상 필요성 방어').[15]

예를 들어, 신청자가 100파운드(50kg)의 계단을 운반하도록 요구하는 소방서는 세 개의 계단을 포장한다.필요한 상체의 힘은 전형적으로 여성에게 악영향을 끼친다.소방서는 이 요건이 필요하고 직무와 관련이 있다는 것을 증명해야 한다.일반적으로 고용주는 통일 가이드라인과 전문 표준을 모두 다루는 검증 연구를 수행해야 합니다.따라서, 소방서는 여성의 소방관 자격을 방해할 의도가 없었음에도 불구하고, 단지 법원이 "필요"한 100파운드의 요건을 입증하지 못했다는 이유만으로 여성 구직자를 "차별"한 책임을 질 수 있다.

이질적인 영향은 이질적인 대우와 같지 않다.이질적 대우란 고용, 승진 또는 배치 과정에서 특정 개인 집단에 대한 "고의적" 차별을 차별하는 것을 말한다.

공정 주택법

이질적인 영향 이론은 1968년 민권법(공정 주택법이라고도 함) 제8권(Title VII)에 의거한 주거 환경에도 적용된다.이 문제를 다룬 10개 연방 항소법원은 모두 이질적인 책임론을 통해 공정한 주택법 위반을 확립할 수 있다고 결정했다.공정주택법을 시행하는 연방정부인 미국 주택도시개발부의 공정주택균등기회사무소는 2011년 11월 16일 HUD가 공정주택법 사례에서 상이한 영향을 어떻게 적용하는지를 설명하는 규제안을 발표했다.2013년 2월 8일 HUD는 최종 규칙을 [16]발표했다.

미국 대법원은 2015년까지 공정주택법이 이질적인 영향을 미칠 수 있는지 여부를 결정하지 못했다.이 문제는 2012년 이후 두 차례 대법원에 회부됐다.처음에는 매그너 대 갤러거 사건, 그 후 마운트 홀리 대 마운트 홀리 가든 시티즌스 사건이다.두 사건 모두 대법원이 판결을 내리기 전에 해결되었다; 시민권 단체들은 이 문제에 대한 대법원 판결이 이질적인 영향 이론에 적대적이고, 따라서 주택 차별 [17][18]시행을 약화시킬 것을 우려했기 때문에 오바마 행정부는 합의를 장려했다.

2015년 6월 25일, 텍사스 주택 및 커뮤니티 어페어즈 vs.에서 5 대 4의 결정에 의해. 포괄적[7] 커뮤니티 프로젝트, Inc., 대법원은 이질적 영향 청구는 공정 주택법에 따라 인식할 수 있다고 판결했다.케네디 판사의 의견에 따르면, "이질적 영향의 주장의 인정은 또한 Title VII 및 ADEA와 같이 국가 경제 부문 내의 차별적 관행을 근절하기 위해 제정된 FHA의 중심 목적과도 일치한다.정당한 이유 없이 특정 지역으로부터 소수자를 부당하게 배제하는 불법 구역제법 및 기타 주택 제한에 대한 소송은 이질적인 영향력의 중심지에 있습니다.FHA 하에서의 이질적인 영향 책임의 인식은 차별적 의도를 밝혀내는 데 중요한 역할을 합니다.원고가 무의식적인 편견과 이질적인 취급으로 쉽게 분류되지 않는 위장된 적대감에 대항할 수 있도록 해줍니다.포괄적 커뮤니티에 대한 법원의 판결에 따라 주택 차별에 대한 이질적인 영향을 입증하기 위해서는 다음과 같은 일이 일어나야 한다.

  • 첫째, 원고는 정책이나 관행과 이질적인 영향이나 통계적 차이 사이에 명확한 인과관계를 도출하여 소명사례를 작성해야 한다.케네디 판사가 썼듯이, "원고가 피고의 정책을 지적할 수 없다면 통계적 불균형에 의존하는 이질적인 영향은 반드시 실패해야 한다."케네디 판사는 또한 "정책은 인위적이고 자의적이며 불필요한 장벽이 아닌 한 이질적인 영향 요건에 반하지 않는다"고 언급했다.
  • 둘째, 피고는 "하나 이상의 실질적이고 합법적이며 차별적이지 [19]않은 이익을 달성하기 위해 도전적인 관행이 필요하다는 것"을 증명할 기회를 가져야 한다.만약 피고가 그렇게 할 수 없다면, 다른 영향에 대한 원고의 주장이 우세해야 한다.
  • 마지막으로, 피고가 "2단계에서 그 부담을 만족"한 경우, 원고는 "적법하고 차별적이지 않은 실질적인 이익이 차별적 효과가 [20]덜한 다른 [대안] 관행에 의해 제공될 수 있음을 증명하는 것을 전제로 할 수 있다"고 할 수 있다.만약 원고가 그렇게 할 수 없다면, 그들의 상이한 영향 청구는 실패할 것이다.

관련 판례법

논란

책임의 이질적인 영향 이론은 몇 가지 이유로 논란이 되고 있다.첫째, 차별은 일반적으로 의도적인 행동이지만 의도하지 않은 특정 효과를 "차별적"으로 분류한다.둘째, 이 이론은 미국 헌법의 동등한 보호 보장뿐만 아니라 시민권 법에 따른 이질적인 대우 조항과 긴장 상태에 있다.예를 들어, 위에서 논의한 가상의 소방서가 100파운드 요건을 사용한다면, 그 정책은 여성 구직자를 고용에서 불균형적으로 제외시킬 수 있다.상기의 80% 룰에 의하면, 합격하지 못한 여성 취업 지원자는, 남성 합격률의 80% 미만으로 100파운드 시험을 통과했을 경우, 부서에 대해 이질적인 영향을 주는 「차별」의 소명 사례를 갖게 됩니다.여성 취업 지원자들의 소송을 피하기 위해, 부서는 지원자들 중 누구도 고용하는 것을 거부할 수 있습니다. 즉, 너무 많은 합격자들이 남성들이었기 때문에 그 부서는 아무도 고용하는 것을 거부할 수 있습니다.따라서, 고용주는 남성 취업 지원자들의 성별 때문에 의도적으로 차별을 가했을 것이고, 그것은 불법적인 이질적인 대우와 헌법의 동등한 보호권을 침해하는 것에 해당할 것이다.2009년 리치 대 데스테파노 사건에서 미국 대법원은 소방서가 승진을 위해 필요한 시험에 불균형적으로 실패한 흑인 및 히스패닉 소방관의 잠재적 소송에서 이질적인 충격 책임을 피하기 위해 백인 소방관의 승진을 거부함으로써 불법적인 이질적인 처우를 저질렀다고 판결했다.비록 그 사건에서 법원은 헌법상의 문제에 이르지 못했지만, 스캘리아 판사의 의견 일치로 소방서도 헌법상 동등한 보호권을 침해했다는 것을 시사했다.리치 이전에도 하급 연방법원은 잠재적인 이질적인 영향 책임을 피하기 위해 취해진 행동이 헌법상 동등한 보호를 받을 권리를 침해한다고 판결해 왔다.그러한 사건 중 하나는 제7서킷의 비온도 대 시카고 사건이다.

2013년, EEC(Equal Employment Opportunity Commission)는 채용 과정에서 전형적인 범죄 경력 및 신용 조회 사용에 대해 EEC 대 FREEMAN [21]소송을 제기했습니다.EEOC는 고용주들이 유죄 판결을 받은 범죄자와 채무자를 걸러내야 하는 많은 합법적이고 인종 중립적인 이유들이 있다는 것을 인정하면서도, 미국의 소수자들이 백인 미국인들보다 나쁜 신용 이력을 가진 유죄 판결을 받을 가능성이 더 높기 때문에 이러한 관행이 차별적이라는 이론을 제시했다.에르고, 고용주들은 고용에 범죄자와 채무자를 포함시켜야 한다.이번 사건에서 로저 타이터스 미 지방법원 판사는 EEOC의 행동은 "그것을 뒷받침할 사실을 찾는 이론이었다"며 "EEOC는 이런 행동을 취함으로써 많은 고용주들을 범죄 이력과 신용배경을 무시하는 "홉슨의 선택"에 놓이게 하여 그들을 폭로했다"고 단호히 판결했다.종업원이 저지른 범죄 및 사기 행위에 대한 잠재적 책임 또는 대부분의 고용주가 기본이라고 간주하는 정보를 이용했다는 이유로 EEOC의 분노를 불러일으킬 수 있습니다.뭔가 더...범죄 이력과 신용 조회를 바탕으로 서로 다른 영향 청구를 정당화하기 위해 이용되어야 합니다.덜 요구하는 것은 상식의 사용을 비난하는 것이며, 이것은 이 나라의 법이 요구하는 것이 아닙니다.

토마스 소웰은 결과의 불균형이 차별에 의해 야기된다고 가정하는 것은 논리적 [22]오류라고 주장했다.

상이한 영향에 대한 통계적 비판

상이한 영향에 대한 비판의 또 다른 방법은 다음과 같은 수학적 분석에 있다.

  1. 차별을 가정하기 위한 역치 효과 크기는 일반적으로 사용되는 80% 임계값에서 발생했으며, 거의 틀림없이 많은 수의 잘못된 양성으로 이어진다.
  2. 회귀 모형의 교란 변수에 대한 보정이 이루어지고 적절하게 적용된 경우

효과 크기 임계값

다음과 [23][24]같은 관계를 사용하여 효과 크기의 측정값을 변환할 수 있습니다.

서 dd는 Cohen의 d \입니다.OR은 승산비, { 는 Pearson 상관 관계 (\ ( \ )는 표준 정규 누적 분포 입니다. R는 상관계수의 제곱이다.용어 P(X>Y){\displaystyle \mathbb{P}(X&gt을 말한다.확률 비율을 종종 우리가 효과 크기 간 같은 변환할 수 있는 이질적인 impact,[25]확인하기 위해 사용한 집합 내용은 Y)}확률은 그룹 X{X\displaystyle}의 멤버인 점수 그룹 Y{Y\displaystyle}의 멤버보다 더 큰 인정을 받고 있다.:.

측정 기준의 관계
승산비 상관 관계 코헨의 d
1 0 0 0 0.50
1.2 0.050 0.003 0.101 0.528
1.4 0.092 0.009 0.186 0.552
1.6 0.128 0.017 0.259 0.573
1.8 0.160 0.026 0.324 0.591
2 0.188 0.035 0.382 0.607
2.5 0.245 0.060 0.505 0.640
3 0.290 0.084 0.606 0.666
4 0.357 0.127 0.764 0.706
5 0.406 0.164 0.887 0.735
10 0.536 0.287 1.269 0.815
20 0.637 0.405 1.652 0.879
50 0.733 0.538 2.157 0.936

이러한 다양한 효과 크기 측정을 사용하여 몇 가지 일반적인 해석에 기초하여 갭의 크기를 정량적으로 결정할 수 있다.특히 효과 크기는 다음과 같이 해석할 수 있습니다.

승산비를 통해 80% 규칙을 적용할 경우, 이는 차별을 가정하기 위한 임계값 승산비가 1.25임을 의미하며, 따라서 효과 크기의 다른 척도는 다음과 같다.

이는 결과 변동의 0.4%가 설명되고 두 그룹 간에 0.123 표준 편차 차이가 있는 경우 차별이 존재한다고 가정한다는 것을 의미합니다.이 두 수량은 모두 허용할 수 없는 수준에서 잘못된 긍정적인 차별 사례를 발견하는 것에 대한 상당한 우려가 있을 정도로 작다.

2-3의 승산비와 같이 불균형이 차별에 의한 것이라고 가정하기 위한 더 큰 임계값은 거짓 양성을 가질 가능성이 낮다.

교란 및 회귀 분석

이질적인 영향을 사용하는 두 번째 우려는 불균형이 교란 요인이라 불리는 기본 변수에 의해 영향을 받을 수 있다는 것이다. 이는 불균형이 그룹 구성원에 근거하지 않는 기본 차이 때문이라는 것을 의미한다.예를 들어 다음과 같은 차이가 모두 존재합니다.

이러한 모든 차이가 차별에 의한 것일 수 있지만 회귀 분석을 통해 차이를 설명할 수 있는 변수를 설명할 수 있습니다.예를 들어, 두 그룹 간의 임금 격차가 차별에 기인하는지 여부를 조사하려고 한다고 가정합니다.그런 다음 다음과 같이 에 대한 다중 회귀 모델을 구성할 수 있습니다.

서 xi는 교란 변수, { , G\{0 , 1는 그룹 멤버쉽을 나타내는 이분 변수, ~(, 2은 분포 변수입니다회귀 모델에서 잠재적으로 교란될 수 있는 변수에 대한 수정 후, 관심 수량에 대한 그룹 구성원 자격의 영향이 여전히 있는지 여부를 알 수 있어야 한다.중요한 교란 변수를 생략하지 않고 p-해킹에 관여하지 않은 경우 통계적으로 유의한 > 스타일 > 은 긍정 또는 부정의 차별 가능성을 시사한다.

이 세 가지 예시로 돌아가면 나열된 모든 차이에 대한 그럴듯한 설명이 있습니다.

  • 소방관은 신체적으로 강해야 하고, 여성은 남성만큼 강하지 않은 경향이 있다.
  • 우버 운전자들 사이에서 남녀 간의 7%의 임금 격차는 다음 [28][29]세 가지 요인에 의해 설명되었습니다.
    • 출발지와 출발 시간(예: 시간과 장소)
    • 운전 경험의 양
    • 주행 속도
  • 교란 변수를 고려한 후에도 사망력보다 적은 힘의 사용 차이는 여전히 존재하지만 교란 요인을 고려했을[30] 때 인종과 치명적 힘 사이에는 어떠한 관계도 없는 것으로 보인다.

이러한 사례에서 알 수 있듯이, 불균형이 반드시 차별을 의미하는 것은 아니다.둘 이상의 그룹 간에 차별이 존재하는지 여부를 조사할 때는 모든 관련 변수를 고려하는 것이 중요합니다.

「 」를 참조해 주세요.

메모들

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외부 링크